xtreg 和 areg 指令中weight和工具变量的优缺点对比讨论

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大家好，最近在学习面板数据中对 xtreg 和 areg 的两个指令的优缺点有下列认识，

areg  优点：（1）指令weight允许选取随时间变化的变量作为回归分析的权重，比如各个省份每年的常住人口数量； 缺点：（1）不能使用工具变量

xtreg 优点：（1）可以使用工具变量 （通过xtivreg等相关指令）； 缺点： （1）指令weight只允许固定的，不随时间变化的变量作为回归分析的权重，而不允许使用随时间变动的变量作为回归权重

上述优缺点的对比说明areg和xtreg指令各有优势，但是有什么指令可以兼顾上述两者的优点了？我在个别帖子上看到过使用 xtivreg2 的建议，不确定是否可行。

举个例子，假设我们有湖北省内各城市的人均GDP，居民平均受教育水平和常住人口的数据，选取各城市的人均GDP作为自变量，居民平均受教育水平作为因变量来分析前者对后者的影响。由于各个城市的常住人口不同，我们希望人口数量更多的城市在回归分析中所占的重要性更高，所以选择各城市常住人口作为回归权重。如果引入人均GDP的工具变量去克服回归中的内生性问题，同时又可以使用每年变化的城市常住人口作为回归权重，应该使用什么指令了？

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关键词：Weight Eight xtreg weigh 工具变量

请问xtreg和pw如何写命令呢
我写xtreg y x i.a i.b [pw=c], vce(cluster d)
报错weights not allowed